Matlab实现的指纹图像增强与识别技术

本文介绍了基于Matlab的指纹图像增强技术，该技术在指纹识别系统中具有重要作用，能够提高识别准确率和速度。文章采用小波分析方法，在Matlab环境中实现指纹图像增强。通过利用低频系数图像在小波域内估计指纹纹线方向，可以有效地抑制高频噪声对纹线方向的影响，从而提升图像质量。实验结果证明，这种基于Matlab的指纹图像增强方法既快速又有效。 指纹图像增强是指纹识别的关键步骤，因为它能改善指纹图像的清晰度，使纹线特征更加明显，有助于后续的特征提取和匹配过程。小波分析在图像处理领域被广泛应用，因其能提供多分辨率分析，对图像进行精细的局部处理。在指纹图像中，小波分析可以分解图像到不同频率层，通过对低频部分的分析来确定纹线的方向。 在Matlab环境下，开发这样的图像增强算法具有优势，因为Matlab提供了丰富的数学工具箱，包括小波分析工具，使得算法实现简便且可调性强。通过小波变换，可以将指纹图像转换到小波域，然后根据低频系数判断纹线的方向。这种方法有助于减少噪声干扰，特别是高频噪声，这些噪声可能会导致纹线方向估计错误，进而影响指纹识别的准确性。 方向图和方向滤波是指纹图像增强中的重要概念。方向图用于表示指纹图像中各个像素点的纹线方向，它可以帮助识别和追踪纹线。方向滤波则是通过特定的滤波器来增强纹线的方向特性，进一步强化指纹的特征。在Matlab中，可以设计滤波器并应用到图像上，以突出纹线并降低噪声。 文章的作者包括王建英、陈世华和孙胜利，他们分别在图像识别技术和电子与电工技术等领域有深入研究。文章发表在《电子科技》2009年第22卷第6期，属于图像编码与软件栏目，具有一定的学术价值和实践意义。 基于Matlab的指纹图像增强方法通过小波分析和方向滤波技术，实现了对指纹图像的有效增强，提高了指纹识别系统的性能。这种方法的简洁性和有效性使其在实际应用中具有广阔前景。